The effect of a controlled manipulation of maternal dietary fat intake on medium and long chain fatty acids in human breast milk in Saskatoon, Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Few studies in recent years have demonstrated the effect of maternal diet on fatty acid composition of human milk. METHODS: Fourteen free-living lactating women participated in a cross-over dietary intervention study, consuming a low fat diet (17.6% of energy as fat, 14.4% of energy as protein, 68.0% of energy as carbohydrate) and a high fat diet (40.3% of energy as fat, 14.4% of energy as protein, 45.3% of energy as carbohydrate) each for periods of 4 days, in randomised order. Each mother was her own control. Mature milk samples were collected during each period and analysed for medium and long chain fatty acids. RESULTS: The concentration of medium chain fatty acids (MCFA), was 13.6% in breast milk for the low fat diet compared to 11.4% for the high fat (p < 0.05). Arachidonic acid (C20:4n-6) levels were significantly higher in breast milk when women consumed the low fat diet. Increased dietary intake of stearic acid (C18:0) and alpha-linolenic acid (C18:3n-3) on the high fat diet significantly increased proportions of these fatty acids in breast milk (p < 0.05) in 4 days. CONCLUSIONS: Changing maternal dietary fat intake has a rapid response in terms of changes to fatty acids in breast milk.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».